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論理的(形式的)誤謬集 (A Collection of Logical Fallacies) 人身・人格攻撃 事例証拠 人類の無知に訴える論証 伝統に訴える論証 結果に訴える論証 威力に訴える論証 個人的無知に訴える論証 衆人に訴える論証 バンドワゴン効果 論点先取 白黒思考 チェリー・ピッキング 循環論法 合成の誤謬 確証バイアス 相関と因果関係の混同 排中 半面真理(生半可な事実) 多重質問の誤謬 統計の誤用・誤解 不合理な結論 全知 前後即因果の誤謬 不存在の証明/悪魔の証明 レッドヘリング/燻製ニシンの虚偽 具象化/物象化 「滑りやすい坂道」論 少数の法則 ストローマン/藁人形論法 やり返し論法 人身・人格攻撃(Ad Hominem【羅】) ある論証や事実の主張に対する応答として,その主張自体に具体的に反 論するのではなく,それを主張した人の個性や人格や信念を攻撃すること. 名前
人工知能続論 講義内容 Lecture Note [受講者の理解度に関する調査] 各項目の最後に ついている(○: 29, △: 41, ×:7, ave: 2.3) のようなリストは,各項目に関する受講者の理解度のアンケート調査の結果である. このアンケートは毎回の講義で記憶が新鮮なうちに教室でとっている.アンケー トにはコメント記入欄があり,その一部はFAQにフィー ドバックされている. ○は「よく分かった」,△は「だいたい分かった」,×は「よく分からない」 の意味で,コロンの後ろの数字はそれに対応する受講者数である.また,"ave" は○を3点,△を2点,×を1点とした場合のクラス全体の平均点である. 講義内容,講義方法,受講者の予習復習を含めて,ave の値が2点以上にな るよう(教員も含めて)全員で努力することが望ましいと思う. (Lecture #1) イントロダクション (I
決定木学習 目的 あらかじめ分類しておいたデータ集合の法則性を推定し,決定木を自動的に生成すること. > 決定木 属性・属性値ペアのリストとして与えら れるデータを受取り,それをあらかじめ定められた概 念(カテゴリ)のどれに属すかを決定する装置 (注意) ここでは,簡単のためにあらかじめ与えられた一つの概念に 属すかどうかを決定する装置とする.つまり,決定木はブール関数をあらわ すこととする. [葉ノード]: 概念 (ここではブール値) [中間ノード]: 属性値のテスト テストの結果が n 通りあるときは,それぞれの結果に対して n 個のアー クをもつ. 各中間ノードにおけるテストとしては唯一の属性値の検査だけが許され る. (決定木の例1: 卒業の判定) (決定木の例2: みかんの上/並の判定) 決定木の良さ 一般に同じ判別をする決定木は多数ある. (トレーニングデータの例) このトレー
自律システム特論I 講義内容 Lecture Note (Lecture #1) イントロダクション (PDF形式) (Introduction) (Lecture #1) シラバス紹介 (Lecture #1) 講義概要と目的 (Objectives of This Lecture) (Lecture #1) その他の注意事項 Part A: 基礎理論 (Theory and Framework) このパートの目的 (Objectives) (Lecture #1) エージェントと環境 (Agent Approach) (Lecture #1) 合理的エージェント (PDF形式, 人工知能学会編人工知能ハンドブックに掲載予定) (Rational Agent) (Lecture #2) 演繹推論エージェント (Deductive Reasoning Agents) 演繹推論とは? エージ
人工知能基礎 講義ノート Note [受講者の理解度に関する調査] 各項目の最後に ついているオレンジ色の(○: 29, △: 41, ×:7, ave: 2.3)のようなリストは,今年度の講義における各項目に関する受講者 の理解度のアンケート調査の結果です. このアンケートは毎回の講義で記憶が新鮮なうちに教室でとっています.アン ケートにはコメント記入欄があり,その一部はFAQに フィードバックされています. ○は「よく分かった」,△は「だいたい分かった」,×は「よく分からない」 の意味でして,コロンの後ろの数字はそれに対応する受講者数です.また, "ave"は○を3点,△を2点,×を1点とした場合のクラス全体の平均点です. 講義内容,講義方法,受講者の予習復習を含めて,ave の値が2点以上にな るよう(もちろん教員の講義方法の改善も含めて)全員で努力することを目標と しています. ち
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